我们正在进入一个“算法”的时代。它对我们生活的影响越来越大——我们去哪里上学，我是不是应该贷款买车，我们应该花多少钱来买健康保险，这些都不是由人来决定的，而是由算法、由模型来决定的。
我们被告知：通过大数据的精准画像，算法可以让企业更好地识别我们的偏好，从而更好地向我们提供商品和服务。由于算法对每一个人的衡量标准是一样的，因此它可以排除很多不必要的偏见。总而言之，算法可以让整个社会的运行变得更高效、更公平、更美好。
但是，在凯西·奥尼尔在新书《算法霸权》中，却告诉了我们一个完全不同的故事。在奥尼尔的故事里，算法并没有带给人们它所承诺的美好。相反，它可能破坏这个社会所赖以良好运行的基础，让它变得既不公平，也没效率。
算法如何施暴？
和很多算法的批判者不同，凯西·奥尼尔本人其实就是一个算法“圈内人”。她自小开始就对数学十分敏锐，在大学期间更是以数学作为专业。从哈佛大学获得博士学位后，她曾在巴纳德学院任教，后来又以数据科学家的身份辗转于
金融圈和实业界，为很多知名企业提供过算法和数据方面的咨询。
丰富的经历让奥尼尔得以熟谙各类算法的精髓，也对其中蕴含的危险了如指掌。由于这个原因，相比于其他同类著作，《算法霸权》对算法的批判就来得更真实，也更可信，也更富有洞见。
那么，算法究竟会有哪些问题呢？
首先，算法可能并没有像人们通常想象的那么准确。很多基于大数据的算法本来是用于分析整体的属性的，在这种条件下它们可以比较好地工作。正如奥尼尔在书的一开始中所举的棒球队的例子那样，通过大数据算法，球队可以大幅提升自己的成绩。
但是，一旦这样的算法被应用到了评估个体上，就会马上发生问题。例如，书中提到了用算法评估教师质量的问题。由于每一个教师每年教授的学生都是有限的，因此极个别的异常点就可能导致评估结果的重大变化，这让一些优秀的教师被误判为不合格。更为重要的是，当被评判的教师了解了评判的标准时，就可能针对这些标准有意识地进行造假，从而让原本有效的算法很快失去了效力。
其次，算法本身可能就蕴含着歧视性。很多算法在设计的时候只考虑了相关性，而没有考虑因果关系，这让它们在表面公正的背后，蕴含了对部分人的歧视。例如，曾经有统计表明，黑人进行犯罪的概率会更高，这个统计结果曾影响了美国司法数十年，让黑人在审判中难以得到像白人一样的权利。
然而，这个判断本身其实掩盖了真正的因果关系。事实上，黑人在很多方面都难以享受到和白人同样的待遇，他们难以接受和白人一样的教育、难以找到和白人一样的工作……在很大程度上，黑人的高犯罪率正是这种不平等的结果。因此，如果以这高犯罪率为理由，对黑人进一步施加歧视，结果只可能会让他们的犯罪率进一步提升。
需要指出的是，算法的歧视性很难反驳，因为它们往往会自我实现。例如，例如在上面的例子中，对黑人的歧视让他们的犯罪率更高了，这是令人沮丧的，但从表面上看，这又恰好印证了算法的预言。在这样的事实面前，我们似乎很难对算法提出质疑。
再次，算法的精准也可以成为损害福利、制造不公正的工具。一个例子就是精准推送的广告。从理论上讲，精准广告是可以帮助改善人们的福利的——通过对人们特征的识别，算法可以更好地识别其个体的偏好，在此基础上的推送可以更符合他们的口味、更满足他们的要求。
但这里有一个重要的问题，那就是在很多时候，人们并不知道自己真正想要什么，也不知道什么是对自己真正有用的。面对有针对性的广告，他们的决策很容易受到诱导。
在书中，奥尼尔举了一个大学招生的例子。在美国，有很多“野鸡大学”，除了提供文凭，它们并不能真正为人们提供良好的教育。然而，这些“野鸡大学”却是营销的高手，借助算法，它们把客户群精准地集中在了那些收入和社会地位相对较低，但对改变现状极为迫切的人的身上。从这部分人群身上，他们收获了高昂的学费。但与此同时，那些缴纳了学费的学员却没能得到他们期待的改变。
基于以上分析，奥尼尔认为，对于算法和数据，我们不应该盲目乐观，而应该持续保持警醒。
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